音声で新型コロナウイルスを検出しますか?新しい方法はまだ検証されていません

昨今、海外の感染状況は深刻さを増しており、検査不足が喫緊の課題となっています。最近、カーネギーメロン大学の研究者とケンブリッジ大学の研究者は、音響検出器を使用して、検出と診断のための補助プログラムで AI を使用しました。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の流行は海外で爆発的に拡大しており、煩雑な検査方法や設備不足も流行の予防と制御の過程で障害となっている。

多くのメディアは、多くの国が流行を効果的に追跡できず、感染者の急増につながっている理由の一つが不十分な検査であると報じている。

最近、カーネギー メロン大学 (CMU) とケンブリッジ大学という 2 つの有名な大学が、偶然にも新しい方法を使用しました。それは、AI システムを通じて音声情報を分析し、新型コロナウイルス感染症のリスクを検出するというものです。

CMU: 数分で結果が得られます

カーネギーメロン大学が提供する検査装置「COVID Voice Detector」では、いくつかの音を録音する必要があり、感染リスクの結果はわずか数分で得られる。

ウェブサイトにアクセスして登録した後、個人情報を入力する必要があります。含まれる情報には、人種、年齢、健康状態、診断済みかどうか、などが含まれます。

上記の情報を入力したら、咳や英語の母音の発音、数字やアルファベットの読みなどの音声情報を録音する必要があります。

このモデルは、確認された症例と通常の検査者からのデータを使用してトレーニングされており、新たに入力された音を分類して照合することができます。

最終的には、収集された新型コロナウイルス感染症患者データと比較して、録音された音声が感染の特徴とどの程度一致しているかを示すスコアが返されます。

システムの判断をできるだけ正確にするためには、十分なトレーニング データが必要であり、多様な情報をカバーする必要があると研究者らは、より多くのボランティアが参加することを主張しています。

さらに、このシステムは拡張性があるため、他の呼吸器疾患を患っている人からの声であれば、アルゴリズムがそれらの疾患の音声の特徴を学習できると彼らは述べています。

テスターのアドレス:
https://cvd.lti.cmu.edu/cvd/

プレスに行く前にウェブサイトにアクセスしたところ、更新とメンテナンスのため一時的に閉鎖されていました。担当者によると、今週末には再びウェブサイトが公開される予定だそうです。

ケンブリッジ大学: 重要なのはデータ収集だけです

カーネギーメロン大学と同様に、ケンブリッジ大学も音を使って新型コロナウイルス感染症を検出するプロジェクトを立ち上げた。ただし、わずかな違いは、ケンブリッジ大学はデータを収集するだけで、テスト結果は提供しないことです。

システムは同様の方法でデータを収集します。基本情報と医療情報を入力し、トレーニング サンプルとして携帯電話のマイクを介して音声情報を収集する必要があります。

同様に、発熱の有無や感染の有無など、ユーザーの健康状態も調査する。録音する必要がある項目には、呼気、咳の音、文字を読む音などが含まれます。

プロジェクトリーダーのセシリア・マスコロ教授は、この研究の大規模なデータセットは非常に小さいため、早期発見のためのより優れたアルゴリズムを提供するには十分な量のデータを収集する必要があると説明しました。

また、データが蓄積されれば、たとえコロナウイルスの陽性者数が十分でなくても、他の呼吸器疾患に関連する情報が見つかる可能性があるとも述べた。

このプロジェクトの最終目標は、病気を自動的に検出できる機械学習アルゴリズムを開発し、それを宣伝して使用できる検出アプリに表示することです。

プロジェクトアドレス:
https://www.covid-19-sounds.org/zh/index.html

音声フォレンジックは正確に認識できますか?

2 つのプロジェクトは互いに独立していますが、使用される手法と原則にはいくつかの共通点があります。プロジェクトの具体的な原則については、どちらの当事者も多くの情報を提供しなかった。

カーネギーメロン大学の研究チームは、音声フォレンジック技術に長年取り組んできました。彼らは、人の声は臓器の構造や健康状態の影響を受け、生理学的、心理的、さらには医療データを明らかにできると信じています。

肺炎ウイルスに感染した患者は肺に何らかの病変を発症し、呼吸パターンやその他のパラメータに影響を及ぼし、その結果、生成される音に何らかの異常な特徴が生じますが、これはアルゴリズムが捉えることができる特徴です。

ケンブリッジ大学のチームも多くの専門家や医師で構成されています。プロジェクトの紹介では、新型コロナウイルス感染症は呼吸器疾患であり、この病気に感染した人が発する音には、音、呼吸間隔、咳などの特徴があると述べられています。

この方法は斬新ですが、どちらのプロジェクトもまだ初期段階にあり、BBC の報道では、この解決策の難しさを示すために「歯が生える問題」(初期の問題を指します) も使用されています。

しかし、これまでの研究では、音を使って病気を診断することに成功した例もいくつかありました。

たとえば、2014 年に設立された ResApp Health は、機械学習アルゴリズムを使用して咳の音を分析し、さまざまな慢性疾患や急性疾患の診断と重症度を測定することに重点を置いています。これまでに喘息、肺炎、細気管支炎などの病気の判定に利用できる成果もいくつか得られている。

ゾンデという別の企業も昨年、音声診断に関する米国特許を取得した。彼らは、患者の音声の微妙な変化を感知して分析することで患者の健康状態を音声から判断できるプラットフォームを開発し、医師によるうつ病や認知症などの診断を支援した。

成熟した研究と比較すると、音声を使用して新型コロナウイルス感染症を診断するプロジェクトは時間に制約があるだけでなく、この病気に関する音声データが非常に少ないため、困難と課題は小さくありません。

議論があり、その妥当性はまだ検証されていません。

どちらのプロジェクトも、この研究は FDA または CDC によって承認されていないため、まだ正式な医療診断には使用できません。

現段階での最大の目的は、より多くの人々（感染者や一般人を含む）に音声データの提供を呼びかけ、研究プロジェクトの推進を促し、それによって新型コロナウイルスなどの流行の抑制に役立てることだ。

これらの研究が効果があるかどうかについては論争が起こっている。たとえば、地域ごとに流行のレベルが異なると、モデルに分析のバイアスが生じます。単純な音声録音は便利ですが、収集された音声情報は科学的分析の要件を満たしているのでしょうか?

システムの専門性と精度は、まだその後の検証を待つ必要があるようです。それまでは、その先に何があるかは誰にもわかりませんが、一方で、それが科学的探査の素晴らしさでもあります。

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